针对点云数据中噪声点的剔除问题,提出了一种基于改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法的多尺度点云去噪方法。应用统计滤波对孤立离群点进行预筛选,去除点云中的大尺度噪声;对DBSCAN算法进行...针对点云数据中噪声点的剔除问题,提出了一种基于改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法的多尺度点云去噪方法。应用统计滤波对孤立离群点进行预筛选,去除点云中的大尺度噪声;对DBSCAN算法进行优化,减少算法时间复杂度和实现参数的自适应调整,以此将点云分为正常簇、疑似簇及异常簇,并立即去除异常簇;利用距离共识评估法对疑似簇进行精细判定,通过计算疑似点与其最近的正常点拟合表面之间的距离,判定其是否为异常,有效保持了数据的关键特征和模型敏感度。利用该方法对两个船体分段点云进行去噪,并与其他去噪算法进行对比,结果表明,该方法在去噪效率和特征保持方面具有优势,精确地保留了点云数据的几何特性。展开更多
文摘针对点云数据中噪声点的剔除问题,提出了一种基于改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法的多尺度点云去噪方法。应用统计滤波对孤立离群点进行预筛选,去除点云中的大尺度噪声;对DBSCAN算法进行优化,减少算法时间复杂度和实现参数的自适应调整,以此将点云分为正常簇、疑似簇及异常簇,并立即去除异常簇;利用距离共识评估法对疑似簇进行精细判定,通过计算疑似点与其最近的正常点拟合表面之间的距离,判定其是否为异常,有效保持了数据的关键特征和模型敏感度。利用该方法对两个船体分段点云进行去噪,并与其他去噪算法进行对比,结果表明,该方法在去噪效率和特征保持方面具有优势,精确地保留了点云数据的几何特性。
